7B 还是 32B？Strix Halo 上的真实速度对决

最近把主力机换成了搭载 AMD Strix Halo 架构的新本，最让我意外的不是游戏帧数，而是它跑本地大模型时的那种“从容感”。以前在轻薄本上跑 LLM，要么显存爆掉，要么速度慢得像 PPT，但这次在 Strix Halo 上，从 7B 到 32B 的模型都能跑得有模有样。为了搞清楚不同参数量模型在实际使用中的差异，我特意做了一组对比测试，重点看了首字延迟和生成速度，结果挺有意思。

统一内存：打破显存焦虑的关键

传统笔记本跑大模型最大的瓶颈就是显存。普通核显只有共享的那点内存，带宽低、容量小，加载个 7B 模型都费劲，更别提 32B 了。但 Strix Halo 不一样，它搞了一套统一内存架构，CPU、GPU 和 NPU 直接共享高达 64GB 甚至更高的系统内存池。

这意味着什么？意味着显存不再是硬门槛。只要你的内存够大，就能加载更大的模型。更重要的是，Radeon GPU 在这套架构下能直接访问高带宽内存，处理矩阵乘法这类 AI 核心运算时效率极高。实测中，这种架构让大参数模型在轻薄本上从“不可用”变成了“实用”，这才是端侧 AI 真正的突破口。

速度实测：CPU 与 GPU 的差距有多大？

为了量化性能差异，我选取了 7B、14B 和 32B 三个典型量级的模型（均为 Q4_K_M 量化版本），分别在纯 CPU 模式和开启 Radeon GPU 加速模式下进行了测试。数据不会骗人，差距非常直观：

从数据能明显看出，GPU 加速不仅仅是“快一点”，而是让大模型变得“可用”。

• 7B 模型在 GPU 加持下，生成速度能达到 50 tokens/s 左右，首字几乎秒出，日常问答、翻译、简单润色完全感觉不到等待。
• 14B 模型是分水岭。CPU 跑起来只有个位数速度，但 GPU 能稳在 28 tokens/s 上下，这个速度已经足够支撑连续的逻辑推导和多轮对话，不会有明显的卡顿感。
• 32B 模型则是检验带宽的试金石。虽然速度降到了 15 tokens/s 左右，不如小模型那么飞起，但相比 CPU 模式的 2-3 tokens/s 已经是质的飞跃。在这个速度下，你可以用它来处理复杂的代码重构或深度分析，虽然需要多等几秒，但结果是值得的。

选型建议：别盲目追大，合适才是王道

很多新手容易陷入一个误区：觉得参数越大越好，非要在本子上强跑 70B 模型。其实在移动端，场景匹配比单纯追求参数量更重要。基于这几天的实测，给大家几个具体的建议：

• 日常助手选 7B：如果你主要用来查资料、写邮件、做简单的文本摘要或者当个聊天搭子，7B 模型足矣。它的响应速度最快，资源占用最低，能让你在开几十个浏览器标签页的同时还能流畅运行，真正做到“无感介入”。
• 逻辑推理与代码选 14B：一旦涉及稍微复杂的逻辑判断、数学计算，或者需要生成结构规范的代码（比如写个递归函数、解释遗留代码），14B 模型的智商明显高出一个档次。它在 Strix Halo 上能保持 25+ tokens/s 的速度，既聪明又快，是大多数开发者的“甜点”选择。
• 深度分析才上 32B：只有当你需要处理超长上下文（比如分析几十万字的文档）、进行高难度的科研推导，或者对代码安全性有极高要求时，才建议切换到 32B 模型。这时候你要接受速度稍慢的事实，换取的是更强的理解力和准确性。

结语

Strix Halo 架构最迷人的地方，不在于它能跑多大的模型，而在于它给了你选择的自由。以前我们被迫在“快但笨”和“聪明但慢到 unusable"之间二选一，现在凭借统一内存和 Radeon GPU 的加速，我们可以在同一台设备上，根据任务需求灵活切换不同量级的模型。

不管是清晨用 7B 模型快速浏览资讯，还是深夜用 32B 模型复盘复杂的项目逻辑，数据始终留在本地，速度也始终跟得上思路。这种“我的算力我做主”的感觉，或许才是本地 AI 带给开发者最大的红利。
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